不同的人對股市的技巧有不同的看法，每個人對股市的技巧和方法的理解也不壹樣。其實看股票技巧的圖更關鍵。不懂得看股票，就很容易陷入虧損的困境。在這裏，我分享壹些相互驗證的原則，供大家參考。
組合技術分析與相互驗證原理
在使用不同的技術指標分析證券市場時，有時會產生相互矛盾的結果。有的技術指標發出賣出信號，有的卻發出買入信號；上漲的技術形態但股價下跌，而下跌的技術形態但股價上漲。如何排除虛假信號，把握真實的變化趨勢，是技術分析和相互驗證相結合的原理。
由於指數技術分析和形態技術分析只是從單壹方面分析證券市場的狀態，所以要全面正確地分析證券市場，就必須對證券市場進行全面的研究。因此，需要結合各種技術指標和技術形態，運用相互驗證的原理，對證券市場進行立體的、全方位的分析。
最基本的組合技術分析可以分為三類:
1.不同時間域技術指標的組合。
2.不同類型技術指標的組合。
3.指數分析和形態學分析相結合。不同時間域技術指標的組合
所有技術指標都要考慮時間因素。根據所選時間區間的長短，技術指標分為短期技術指標、中期技術指標和長期技術指標。短期技術指標最敏感，但也最容易發出錯誤信號。長期技術指標反應最慢，但也發出最準確的信號。短期技術指標、中期技術指標、長期技術指標要結合起來，壹般看待長期技術指標，操作短期技術指標。
不同類型技術指標的組合
技術分析指標壹般分為四類:趨勢、能量、擺動、其他。
從重要性來說，趨勢指數最重要，能量指數次之，搖擺指數排第三。
每個類別可以選擇壹個(或多個)技術指標，對這些技術指標進行綜合分析。根據相互驗證的原理，同時買入(或賣出)信號的準確性遠遠高於僅在壹種技術指標上買入(或賣出)信號的準確性。
指數分析和形態學分析相結合
因為無論是指數技術分析還是形態技術分析，都只是從單壹的壹個方面來分析證券市場的狀態，所以需要把技術指標和技術形態結合起來，利用互證互差的原理，把量(指數分析)和圖(形態分析)結合起來，進行綜合分析。
指標分析和形態分析最重要、最常用的組合分析方法是互差法。所謂背離，就是技術指標和股價走勢的不壹致。偏差可分為頂部偏差和底部偏差。出現偏差時，壹般是準確性較高的轉向信號。
互證互偏原則
所謂相互驗證，是指將所有的技術信號(形態分析信號和技術指標信號)進行比較，確保大部分相互壹致，指示方向壹致。
在形態分析中，相互驗證就是要對同壹市場的各種圖表形態進行分析比較。壹個圖表上的看漲或看跌模式應該在其他圖表上驗證，以確保它們的壹致性。
相互驗證的原則還應該考察分析的結果是否與市場的大方向壹致。如果市場整體處於下跌趨勢，那麽任何單個市場的看漲分析都需要降低權重。所以壹定要明確整體市場環境是牛市還是熊市。
相互驗證的原則還要求在更長的周期圖上(如周線圖、月線圖)進行驗證。然後，所有的技術指標，比如均線、擺動指數、趨勢線、成交量等。，也與分析結果進行了驗證，以確保結果的壹致性。
總之，分析師對市場分析結論的技術證據越多，就越有信心，正確決策的把握就越大。
相互偏離的原則與相互驗證的原則是相反的。相互背離原則是指同壹市場不同圖表或技術分析指標的分析結果不能相互壹致的情況。相互背離原則在市場分析中極具價值，是趨勢即將反轉的較好預警信號之壹。
互證互偏原則具有重要的現實意義。
技術分析的新發展
1.技術指標曲線的形態分析。和k線壹樣，技術指標曲線也有各種形態，其指標的形態往往比k線更清晰。特別是現代數學工具、模糊數學和數值模擬的引入，使計算機實現形態分析成為可能，從而使其判斷更加客觀可靠。
2.在指數參數的選擇上，建議采用不同的參數組合來判斷不同時期的交易信號。通過實證研究發現，如果總是用同壹個參數組合來分別判斷買賣信號，那麽買賣信號的準確性就會有所不同，於是就萌發了根據不同目的使用不同參數的想法。例如，GeraldAppel在研究MACD指標時建議“8/17/9日EMA”的參數組合，但賣出信號是“12/25/9日EMA”。這種確定參數的方法是比較新穎的。通常，人們認為市場的上漲過程相對緩慢，而下跌過程相對迅速，因此很自然地認為賣出信號應該需要更短的周期。然而，吉拉·艾波對美國股票市場近壹個世紀的數據進行實際計算得出的實際結果與這壹推理背道而馳。
3.擬合技術指標曲線。用擬合線的走勢來預測技術指標曲線的走勢，從而突破了技術上無法預測指數未來走勢的壁壘。
4.引入全新的數學工具，以全新的視角分析股市走勢。比如數學中對混沌和分形的研究。我們平時進行的很多指標分析的數學模型都是基於傳統的概率統計理論。他們假設每個事件都是獨立的事件。然而，自然界中的實際事件大多是依賴的。比如今年某個地區發生洪水，這個地區的地下水位和日平均蒸發量就會上升，下壹年洪水爆發的概率也會相應增加。股市也是。當壹只股票上漲壹段時間後，股民的平均成本增加，人們對股票本身的心理定位也受到影響而上升。無論是在自然界還是在股市，我們都從經驗中知道，現象是相互作用的，也就是事物是有聯系的。然而，我們缺乏對其相關性的準確描述。針對這種現象，用分形科學的赫斯特指數來判斷股票市場，來描述當前趨勢與未來趨勢的相關性:序列相關性高，說明趨勢會持續到壹定程度，此時適合應用趨勢指標來判斷；如果序列的相關度較低，說明趨勢可能發生變化，適合用擺動指數來判斷。